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公开(公告)号：CN111829783A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010702172.9
申请日：2020-07-21
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
IPC: G01M13/045 , G01M13/028 , G01M13/021 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种用于可变速旋转机构的实时缺陷检测系统，与安装在机械结构上传感器的数据库连接，包括：框架模块，用以读取配置并根据配置生成各个功能模块；所述功能模块包括：数据源模块，用以从所述传感器的数据库或其他数据库中读取数据，并整理为所述实时缺陷检测系统可接受的格式；运算模块，用以对所述数据源模块获取的数据进行处理或分析，输出特征值；标定与报警模块，用以接收所述特征值，并对所述特征值进行判断，或进行标定数据；输出与转存模块，用以将所述运算模块和所述标定与报警模块的输出数据保存到指定的位置。本发明实现机械故障的实时分析。
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公开(公告)号：CN105967063B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201610323520.5
申请日：2016-05-16
Applicant: 上海振华重工电气有限公司 , 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种维保平台故障分析处理系统及方法，该系统包括故障分配模块、故障分析模块、故障处理模块、现场数据接口。现场数据接口接收故障信号，并根据故障信号的信号特征区分故障信号的类型，并将类型写入故障信号中。故障分配模块连接现场数据接口，接收写入类型之后的故障信号并对故障信号添加分配字段，再根据分配字段和故障类型，将处理后的故障信号发送至故障分析模块或故障处理模块。本发明的维保平台故障分析处理系统及方法能够在短时间内、有效的、准确的、及时的进行诊断和维护，解决用户设备故障、缩短起重机停机时间。
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公开(公告)号：CN107918800A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711127479.5
申请日：2017-11-15
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种港口机械的维保系统，包括：设备监控服务器，采集港口机械的运行数据，对港口机械的运行数据进行监控，获取港口机械的故障诊断信息，与维保终端和数据分析服务器进行数据交换。数据分析服务器，从设备监控服务器获取港口机械的运行数据和故障诊断信息，根据保存的运行数据和故障诊断信息的历史数据生成故障分析数据和故障预测数据，故障分析数据和故障预测数据提供给设备监控服务器和维保终端。维保终端，与设备监控服务器通信，获取并反馈维保信息，接收故障分析数据和故障预测数据，获取港口机械的运行数据。故障诊断终端，获取港口机械的运行数据并基于港口机械的运行数据进行故障诊断，生成故障诊断信息。
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公开(公告)号：CN119273275A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411449132.2
申请日：2024-10-17
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
IPC: G06Q10/087 , G01B11/00 , G01C21/20 , G06F16/25 , G06F16/957 , G06T19/00 , H04W4/42 , H04W4/38 , H04W84/12
Abstract: 本发明公开了一种用于码头的可移动式智能检测设备系统及方法，包括：工作管理平台，以web端显示的方式呈现，用于规划工作任务；无人机飞控平台，嵌入至工作管理平台；无人机，与工作管理平台、无人机飞控平台注册关联连接，并实时将采集数据传输至工作管理平台的数据库；车载无人机库与算法大箱，与无人机建立无线通信连接；智能建模及算法大箱，其预装的算法软件嵌入至工作管理平台；工作电脑，通过web端查看工作状态，或进入工作管理平台进行工作任务规划；交换机，用于将各设备组成互联的局域网，各设备之间相互传输数据。本发明旨在为港口码头提供一种标准可视化检测手段，为自动化技术某一环节提供一种新的选择。
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公开(公告)号：CN107655668B
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201710851351.7
申请日：2017-09-20
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种港口机械的故障分析数据的采集方法，该方法包括如下的步骤：设定异常前采集时长t0和异常后采集时长t1，其中异常是指检测到故障代码的时间点t；设定采样周期；按照采样周期对港口机械的运行数据进行采样；检测到故障代码，记录检测到故障代码的时间点t；从采样的数据中截取从t‑t0时刻开始，到t+t1时刻为止的数据，作为故障采集数据；将故障采集数据发送给故障分析服务器；故障分析服务器将故障采集数据放入故障分析模型中进行学习和训练，以更新故障分析模型；根据更新后的故障分析模型调整异常前采集时长t0和异常后采集时长t1，根据调整后的异常前采集时长t0和异常后采集时长t1重复前述过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107655668A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710851351.7
申请日：2017-09-20
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明揭示了一种港口机械的故障分析数据的采集方法，该方法包括如下的步骤：设定异常前采集时长t0和异常后采集时长t1，其中异常是指检测到故障代码的时间点t；设定采样周期；按照采样周期对港口机械的运行数据进行采样；检测到故障代码，记录检测到故障代码的时间点t；从采样的数据中截取从t-t0时刻开始，到t+t1时刻为止的数据，作为故障采集数据；将故障采集数据发送给故障分析服务器；故障分析服务器将故障采集数据放入故障分析模型中进行学习和训练，以更新故障分析模型；根据更新后的故障分析模型调整异常前采集时长t0和异常后采集时长t1，根据调整后的异常前采集时长t0和异常后采集时长t1重复前述过程。
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公开(公告)号：CN106698197B
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201611088589.0
申请日：2016-12-01
Applicant: 上海振华重工电气有限公司 , 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的集装箱起重机在线诊断和预防性维护系统，包括：起重机设备层、传感器层、网络层、数据服务层，其中数据服务层进一步分为数据分析和模型层、数据应用层、商业系统层。起重机设备层接收起重机的运行参数；传感器层接收起重机关键部位的传感器信号；网络层将运行参数和传感器信号传输至数据服务层；数据分析和模型层预设起重机正常运行模型和故障模型，将运行参数和传感器信号与模型相比较，从而判断起重机的运行状态；数据应用层根据运行参数和传感器信号预测起重机在未来一段时间内的运行状态，并以此生成故障预警；商业系统层设定外部数据接口，并将数据分析和模型层、数据应用层的数据向外部输出。
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公开(公告)号：CN112061988B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202011000585.9
申请日：2020-09-22
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明公开了起重机分布式网络监测、单机监测管理系统及方法。其中，分布式网络监测系统包括起重机单机监测管理系统、码头在线监测管理系统和在线监测管理平台。起重机单机监测管理系统包括起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪、前端黑匣子，前端黑匣子读取起重机控制PLC、结构采集仪、机构监视仪、岸桥声音监测仪的参数信息，将参数信息进行处理并上传至码头在线监测管理系统和在线监测管理平台。码头在线监测管理系统设置于码头现场，其对前端黑匣子传输的数据进行分析，判断起重机状态并发出预警信息，并对数据进行存储。在线监测管理平台设置于远端，其记录一段时间内的起重机运行数据，根据预警信息生成评估报告。
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公开(公告)号：CN108494672A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810343446.2
申请日：2018-04-17
Applicant: 上海振华重工(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种工业通信网关，包括：工业多协议网关，用于采集、转换和发送数据；安全协议网关，用于接收工业多协议网关通过单向数据总线所发送的数据。通过工业多协议网关采用单向数据总线将数据发送至安全协议网关，以使安全协议网关无法访问和修改采集层的数据。这种物理链路层隔离方式，不同于现有的软件层隔离方式，隔离效果更彻底，安全性能更佳。
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公开(公告)号：CN106698197A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611088589.0
申请日：2016-12-01
Applicant: 上海振华重工电气有限公司 , 上海振华重工(集团)股份有限公司
CPC classification number: B66C13/16 , B66C15/00 , B66C15/06 , G06F17/5009 , G06F2217/76
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的集装箱起重机在线诊断和预防性维护系统，包括：起重机设备层、传感器层、网络层、数据服务层，其中数据服务层进一步分为数据分析和模型层、数据应用层、商业系统层。起重机设备层接收起重机的运行参数；传感器层接收起重机关键部位的传感器信号；网络层将运行参数和传感器信号传输至数据服务层；数据分析和模型层预设起重机正常运行模型和故障模型，将运行参数和传感器信号与模型相比较，从而判断起重机的运行状态；数据应用层根据运行参数和传感器信号预测起重机在未来一段时间内的运行状态，并以此生成故障预警；商业系统层设定外部数据接口，并将数据分析和模型层、数据应用层的数据向外部输出。
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